摘要
精确的运动目标检测是许多视频分析技术的前提。提出了一种基于背景减除的运动目标检测算法,该算法利用尺度不变三值模式(SILTP)进行纹理特征变换,并对视频序列的第一帧进行快速的背景模型初始化。对于背景模型的建立,直接采用SILTP纹理特征值,而不是计算其像素分布。最后结合像素的空间信息,采用随机替代的策略来更新背景模型。在wallflower测试集上的测试结果表明,与其他算法相比,该算法在满足实时性的基础上具有很好的检测效果,特别是在阴影的去除及光照的突变上有很好的鲁棒性。
Accurate detection of the moving object is the pre-step of many video analysis technology.This paper put forward a moving object detection algorithm based on background subtraction,which transforms texture feature using a scale variant local ternary pattern operation（SILTP）,and initializes the background model by using the composed texture value directly for the first frame of video sequences,rather than computing the distribution,finally updates the background model combining randomly substitute strategy with space information of the pixels.The testing results on the wallflower dataset show that this algorithm has better detection results compared with the other ones,not only satisfies for real-time,but also has a strong robustness in shadow suppression and illumination variation.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第4期302-305,318,共5页
Computer Science
关键词
运动目标检测
背景减除
尺度不变三值模式
纹理
背景模型
Moving object detection
Background subtraction
Scale invariant local pattern（SILTP）
Texture
Background model
作者简介
杨国亮（1973-）,男,博士,副教授,主要研究方向为模式识别与图像处理、智能控制,E-mail：ygliang30@126.com
周丹（1988-）,女,硕士,主要研究方向为模式识别与图像处理
张进辉（1987-）,男,硕士,主要研究方向为模式识别与图像处理.
